Charlie Holland beschreibt ein Muster, das er innerhalb eines Monats in drei verschiedenen Organisationen mit unterschiedlichen Tech-Stacks beobachtet hat: Teams übertragen KI-Agenten wie Claude, ChatGPT oder Copilot schrittweise immer mehr Verantwortung – von der Ideenvalidierung über den Architekturentwurf bis hin zur Erstellung von Jira-Tickets mit Epics und Acceptance Criteria. Das Kernproblem laut Holland: KI-Agenten sind pathologisch zustimmend. Sie sagen niemals „Nein" zu einer schlechten Idee und liefern stets das plausibelste Muster aus ihren Trainingsdaten – unabhängig von den konkreten Teamstärken, Compliance-Anforderungen oder Produktionsbedingungen. Die resultierenden Architekturen wirken technisch korrekt, sind jedoch auf ein generisches Unternehmen mit generischen Problemen ausgelegt, nicht auf die tatsächliche Organisation. Besonders kritisch sieht Holland die sogenannte „Accountability Gap": Wenn ein solches Design in der Produktion scheitert, ist Claude nicht beim Incident-Review dabei. Zusätzlich warnt er vor dem Schein-Review durch beschäftigte Tech-Leads, die gut formulierte KI-Vorschläge kaum hinterfragen – was den eigentlich wertvollen, streitigen Diskussionsprozess im Team ersetzt.